Progetti veri, numeri veri.
Niente loghi in fila. Ogni caso racconta la stessa cosa nella stessa forma: il contesto, il problema, il meccanismo che l'ha risolto e i numeri misurati. Se un numero non c'è, il caso non si pubblica.
Sei milioni di aziende, un milione di siti: anatomia di un data enrichment su scala nazionale
Da un'anagrafe di sei milioni di aziende italiane al sito giusto per un milione di loro — con telefoni, email, WhatsApp e profili social estratti in un run di dieci giorni. Il caso reale, e le tre domande difficili che un lavoro così deve risolvere.
Migliaia di schede prodotto da cataloghi sporchi: com'è fatta una pipeline che non pubblica errori
Un rivenditore di illuminazione e arredo design, migliaia di SKU, decine di brand con dati sorgente incoerenti. Il caso reale di una pipeline dove l'AI scrive ma non decide: normalizzazione in codice, glossario tecnico, validazione automatica.
Il vostro caso potrebbe assomigliare a uno di questi.
Una call di 30 minuti per capire se il problema ha la stessa forma. Se non ce l'ha, ve lo dico — è gratis proprio per questo.
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